非同心圆圆形建筑测量放线施工技术

随着现代化建筑物的不断发展,其外在造型也越来越丰富、新颖和多样化。建筑师在建筑设计中既要满足使用功能要求,又要注重建筑外观造型,许多外观造型复杂的建筑物应运而生,在这些独特而复杂建筑工程施工过程中,测量放线工作是一个很大的难点。     

基于深度学习的三维数据分析理解方法研究综述

基于深度学习的三维数据分析理解是数字几何领域的一个研究热点.不同于基于深度学习的图像分析理解,基于深度学习的三维数据分析理解需要解决的首要问题是数据表达的多样性.相较于规则的二维图像,三维数据有离散表达和连续表达的方法,目前基于深度学习的相关工作多基于三维数据的离散表示,不同的三维数据表达方法与不同的数字几何处理任务对深度学习网络的要求也不同.本文首先汇总了常用的三维数据集与特定任务的评价指标,并分析了三维模型特征描述符.然后从特定任务出发,就不同的三维数据表达方式,对现有的基于深度学习的三维数据分析理解网络进行综述,对各类方法进行对比分析,并从三维数据表达方法的角度进一步汇总现有工作.最后基于国内外研究现状,讨论了亟待解决的挑战性问题,展望了未来发展的趋势.     

化工污水厌氧处理所产生沼气的综合利用

利用化工污水厌氧处理产生的沼气通过燃气式发电机组发电,并将燃气式沼气发电机组排出的高温烟气通过余热锅炉进行余热回收,生产低压蒸汽,不仅解决了温室气体沼气对环境的污染问题,同时效益也十分可观.在污水处理现场对低压蒸汽和电的就地消化利用,解决了向网上送电的难题,也降低污水处理成本.     

三角网格曲面共形参数化研究综述

曲面参数化是计算机图形学和计算机辅助设计中的一个重要问题,有着广泛的应用背景.曲面参数化旨在谋求从三维曲面到某参数区域变换过程中某些内蕴几何量(例如边长、角度、面积)的变形最小化.保角参数化前后保持曲面局部形状,又称作共形参数化.本文针对三角网格曲面,介绍了共形参数化领域的研究现状.根据目标参数域的不同,主要讨论了平面...     

基于FPGA的EPP接口技术在多道核谱分析仪中的应用

介绍了一种采用EPP（Enhanced Parallel Port）接口技术的多道核能谱数据采集系统及其现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）实现，阐述了EPF10K20与A／D转换器和EPP接口的设计以及在FPGA中设计先进先出队列（First In First Out，FIFO）缓存、控制逻辑等的软、硬件技术要点。以FPGA技术设计传统核数据采集系统中的数字电路部分，提高了系统工作的稳定性，并且可以在线升级。而在与上位通信接口上选择EPP接口的方式，使得数据最大传输速率可达2Mbps，保证了核数据采集系统对数据传输速率的要求。     

用采样数据反馈控制统一混沌系统到平衡点

针对最新提出的统一混沌系统,给出了一种单参数采样数据反馈控制器.对α取不同值时的统一系统,以给定的频率采样输出作为控制信号,构造离散时间控制算法,以达到将统一混沌系统控制到平衡点的目的.通过大量数值试验,找出了不同α值的统一系统一致渐近稳定地控制到平衡点的控制参数取值范围,并且检验了该方法的鲁棒性.     

破壳儿而出的QQ旋风2．0

QQ旋风2．0作为腾讯在09年的投出的重磅炸弹,在发布之初就备受关注,从其官网变化我们就可见一斑。经过多次的调试改进,QQ旋风2．0的正式版本终于在5月13号正式上线,作为酷爱网络的人当然要第一时间来体验一下,那么就让我们一起来完成这次尝新之旅吧!     

浅谈暂态信号测量与处理

概述了暂态信号的特点,介绍了带宽5GHz,采样率1Gs/s的数字示波器进行暂态信号数字化测量的测量系统的构成和功能,以波形面积测量为例,阐述了结合数学软件进行信号处理的方法。     

面向RGB-D图像的多层特征提取算法综述

RGB-D图像包含丰富的多层特征,如底层的线特征、平面特征,高层的语义特征,面向RGB-D图像的多层特征提取结果可以作为先验知识提升室内场景重建、SLAM（simultaneous localization and mapping）等多种任务的输出质量,是计算机图形学领域的热点研究内容之一。传统的多层特征提取算法一般利用RGB图像中丰富的颜色、纹理信息以及深度图像中的几何信息提取多层特征,此类提取算法依赖输入RGB-D图像的质量,而受采集过程中环境和人为因素的影响,很难得到高质量的RGB-D图像。随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的多层特征提取算法突破了这一限制,涌现出一批高质量的研究成果。本文对面向RGB-D图像的多层特征提取算法进行综述。首先,汇总了现有的常用于多层特征提取任务的RGB-D数据集和相关算法的质量评价指标。然后,按照特征所处的不同层次,依次对线、平面和语义特征相关算法进行了总结。此外,本文还对各算法的优缺点进行比较并结合常用算法质量评价标准进行了定量分析。最后,讨论了当前多层特征提取算法亟待解决的问题并展望了未来发展的趋势。